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研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下：
急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 该指标
添加/删除锚点：锚点可辅助确认车辆的大小。 根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。 车道线的修改，可通过在标注界面，单击已经标注的具体标注的线，标注的车道线将处于可选择状态，此时可通过拖拉标注的线中的点修改。 人车矩形框的修改，在标注界
数据包。 查看数据包详情 单击操作栏的“详情”，可查看数据包详情，具体可参考数据包详情。 数据回放 单击指定数据包“操作”栏内的“回放”，页面自动跳转至“数据回放”模块，可查看采集车辆的路测数据，具体可参考数据回放。 删除数据包 单击操作栏内的“删除”，可删除数据包。 图表视图 单击列表右上角，可切换至图表视图。
版本”。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系，但是评测自身属性，可以在评测管理页面
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboard，用户需要在storyboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter，和实体Entities。然后在Storybo
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。
RE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
使用Octopus进行自动驾驶开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。 您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。 OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 父主题： 其他常见问题
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录* 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选* 数据包需包含符合平台要求的传感器数据
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。 单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式， 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域，通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点)，得到预测的多边形。
Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。 判断主车停车后距离停止线是否合理时，
200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 列表中实例的数量。 next String 下一个分页的查询地址。 previous String 上一个分页的查询地址。 results Array of ScenarioListSrlz objects
平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。 图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。
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